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10月9日 · 周五

Agent 安全 · 论文

找到 14 篇

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  1. 攻击arXiv 2608.05563

    研究者提出 PoisonedEvolution 轨迹投毒攻击

    提出 PoisonedEvolution 轨迹投毒,诱导自演化技能系统把恶意行为固化为技能

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.4、MiniMax-M2.5、DeepSeek-V3.2 等 7 个
    摘要论文揭示自演化技能系统的证据晋升漏洞,提出并验证轨迹投毒攻击。

    这篇论文揭示了自演化技能系统在将交互经验转化为持久指令时的安全风险。

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  2. 攻击arXiv 2606.04329

    研究者系统研究 LLM 智能体记忆投毒攻击并提出 MPBench 基准

    系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-OSS-120B、Meta-Llama-3.1-70B-Instruct、Deberta-v3-base 等 6 个

    摘要系统研究了智能体记忆投毒风险,揭示了写入渠道漏洞,构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。

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  3. 防御arXiv 2609.11757

    研究者披露 AP2 支付协议的 Whisper 提示注入攻击并提出 A-VIP 防御

    提出 Whisper 攻击与 A-VIP 绑定防御,约束智能体支付决策

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    gemini-2.5-flash-lite、gemini-3.1-flash-lite、gemini-3-flash-preview 等 15 个

    摘要论文揭示了 AP2 协议决策层受操纵的风险,提出结构化与权能绑定防御 A-VIP,并发布评测基准。

    深度解读完整解读
  4. 攻击arXiv 2610.07645

    SkillPoison:用成功经验投毒自进化 Agent 的技能形成

    提出 SkillPoison,用局部有效的成功经验投毒自进化智能体的技能形成

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    deepseek-v4-flash、Qwen V3.8 Flash、GPT-5.5
    摘要SkillPoison 通过局部有效且验证成功的经验诱导技能过度泛化,在多个评测基准上实现了持久的下游攻击影响。

    SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式,通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。

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  5. 评测与基准arXiv 2610.03448

    研究重测 15 个提示注入检测器:基准分数难以预测 Agent 部署表现

    重评 Agent 提示注入检测器,检验基准分数能否预测部署表现

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Horizon-Labs、Wolf Defender、Prismor-1.5B 等 15 个

    摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现,检测能力源于输入格式相似而非通用防御,建议基于工具输出与低误报评测。

    深度解读完整解读
  6. 攻击arXiv 2607.05189

    研究者提出 MemGhost,对持久化个人 Agent 实现隐蔽记忆注入

    提出 MEMGHOST,以单封恶意邮件向持久个人智能体注入隐蔽记忆

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、Claude Sonnet 4.5 等 6 个
    摘要总结了论文的研究背景、双代理优化方法 MEMGHOST、全周期实验结果以及作者对记忆信任边界的启示。

    本文研究了持久化个人智能体面临的隐蔽记忆注入威胁,提出了一套兼顾写入、隐蔽与跨会话生效的自动化生成框架与全周期评测基准。

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  7. 攻击arXiv 2609.28613

    研究:提示注入可改变 Jev 决策模型的行动概率

    测量间接提示注入对类型化概率决策的动作劫持

    发表
    测试
    jev-1.13.0
    摘要封闭动作集改变提示注入的表现,但没有去掉概率被不可信内容移动的风险。

    作者在 jev-1.13.0 上研究 decision hijacking:不可信内容能否在用户任务和可选动作都不变时,把类型化决策推向攻击者目标。

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  8. 研究评测 14 个模型对不可靠工具的过度依赖

    评测 Agent 对不可靠工具返回的过度依赖

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Qwen3-235B、Qwen3-235B-Think、Qwen3-30B 等 15 个
    摘要三种工具的污染返回常被写入答案。

    作者评测 LLM 智能体是否会采纳不可靠的工具返回。现有工具基准多假定返回正确,而搜索综合、子智能体报告和代码执行都可能把错误内容交给智能体。评测只改答案相关内容。

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  9. 攻击arXiv 2609.28585

    论文提出持久计费状态概念,揭示工具调用 LLM Agent 的拒绝钱包攻击与防御

    提出工具调用 Agent 的拒绝钱包攻击及主机侧计费约束

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-4o、GPT-4o-mini、Mistral-Large 等 9 个
    摘要已准入工具返回的跨轮保留会重复计费。

    这篇工作把工具调用智能体里跨轮保留、并被提供商反复计费的外部工具返回定义为 persistent billable state,并把它的主机侧再次送入决定当作控制点。。

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已经到底了